基于负荷裕度的变权重无功优化方法研究

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1、论文题目：基于负荷裕度的变权重无功优化方法研究专业：电气工程硕士生：李超(签名)指导教师：刘健（校内）(签名)张小庆（校外）(签名)摘要随着中国城镇化与工业化进程的加速，社会经济发展和人民生活对电能的需求日益增加。电力行业为了适应经济社会发展新形势，也进行着体制改革。从电力行业对国计民生的重要性和服务性行业特质来看，如何在电力系统安全稳定可靠的基础上使得电网能够运行在较为经济的区间内，是新形势下对电力系统提出的新要求。电力系统无功优化就是一种能够提升电网运行经济性的一种手段。但在以往的无功优化中仅考虑单一目标优化（网损最小），对电力系统安全

2、性的指标考虑不足，这显然与电力系统首先应保证安全性的要求不相适应。因此，本文从电网安全角度出发，考虑了电网对当前负荷的承受能力和电压运行水平，构建了既能反映电网负荷水平，又能保障电网不越限运行的变权重无功优化模型。该无功优化模型定义的目标函数中包含了负荷情况和电压运行水平对无功优化的影响，是一个具有双重优化目标的模型。本文所做的主要工作有：（1）分析电力系统的电压、功率损耗以及潮流分布之间的运行特性，定性定量分析电压幅值与无功功率，电压相角与有功率之间的关系。介绍电力系统电压管理调节常用的手段，对常规电力系统无功优化原理进行分析；（2）根据

3、线性规划算法，求解电力系统的最大供电能力，按照定义的负荷裕度公式获取电网负荷裕度。（3）根据电力系统的安全特性需求，从经济特性与安全特性角度出发，将电力系统功率损耗与电压偏移指标进行变权处理，建立基于负荷裕度的变权重无功优化综合目标函数。（4）通过对细菌群体趋药性算法（BCC）和粒子群算法进行优化的优劣分析，确定采用细菌群体趋药性算法对基于负荷裕度的变权重无功优化模型进行优化计算。本文最有采用IEEE30节点系统算例和某地实际电网结合本文提出的无功优化模型进行了算例分析，验证所提模型和算法的有效性。关键词:无功优化；负荷裕度；供电能力；变权

4、重；BCC研究类型:应用研究万方数据万方数据Subject:ResearchonvariableweightreactivepoweroptimizationbasedonloadmarginSpecialty:ElectricalengineeringName:LiChao(Signature)Instructor:LiuJian(Signature)ZhangXiaoqing(Signature)ABSTRACTPowersystemisthebasicindustryofthenationaleconomy.Withtheaccele

5、rationofChina'surbanizationandindustrializationprocess,thedemandforenergyisincreasing.Alongwiththedeepeningofelectricpowersystemreform,operationalrequirementsofthepowersystemarechangingaswell,leadingtoanewrequirementofmakinggridsystemrunningwithinamoreeconomicalrangeontheb

6、asisofasafeandstablepowersystem.Reactivepoweroptimizationisanoptimizationmethodtomeetrequirementsofgridoperationbyoptimizingcontrollablevariablesonthebasisofthedepthanalysisoftheinfluenceonpowersystemoperatingcharacteristics.Safeandstableoperationofthepowersystemisthepremi

7、seofpowertransmissiondistribution.Therefore,safeoperatingconditionsofthepowersystemmustbeconsideredwhenvariouspowersystemoptimizationsarebeingperformed.Amongavarietyoffactorsaffectingthesafetyofthepowergrid,loadoperationalcharacteristichaveanimportantmeaningintheoverallsec

8、urityofthepowersystem.Inthepresentpaper,thegradeclassificationofthepowersystemsecuritywas